Historische Fragestellungen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz erforschen

Welche Erfahrungen haben Sie bisher damit gemacht – was lief gut, wo gab es Herausforderungen?

Einen niedrigschwelligen Einstieg in das Thema KI bietet die Website Soekia. Dort sieht man quasi in den Maschinenraum einer generativen KI und kann deren Funktionsweise beziehungsweise die Bedeutung von Daten nachvollziehen. Anschließend komme ich am besten ins Gespräch, wenn ich die Ergebnisse gleicher Prompts auf unterschiedlichen KI-Plattformen oder Sprachen gegenüberstelle. Studierende können so datenbedingte Unterschiede an konkreten Beispielen nachvollziehen. Warum also, so kann eines dieser Szenarien fragen, unterscheiden sich KI-generierte Texte zur Bewertung von Christoph Kolumbus stark - je nachdem, ob man den gleichen Prompt dazu auf Deutsch oder Spanisch formuliert? Warum bewertet ChatGPT die DDR klar als Diktatur während die chinesische KI Deepseek eine demokratische Staatsform erwähnt? 

So begegne ich im Sinne der Dekonstruktion einer Herausforderung, die nicht erst seit KI besteht, sondern zum Beispiel auch die Ergebnisse von Suchmaschinen betrifft, allerdings die Basis geschichtswissenschaftlichen Arbeitens ist: Es geht um die Wahrnehmung der Standortgebundenheit historischer Darstellungen – um eine Quellenkritik im Digitalen. 

Wo sehen Sie Chancen und Nutzen, wo Schattenseiten und Risiken?

Die Geschichtsdidaktik leistet mit der Ausbildung angehender Lehrer:innen auch einen Beitrag für historisches Lernen in der Schule. KI-Systeme bieten hier Potentiale für die individuelle Förderung von Schüler:innen. So existieren Feedback-Anwendungen wie Fellofish, die einzelnen Lernenden unmittelbar differenzierte Rückmeldung geben. Allerdings kommt es hier weiterhin darauf an, dass angehende Lehrer:innen der KI didaktisch reflektierte Aufgaben sowie Feedback-Kriterien als Input geben. Gleichzeitig bedarf es der kritischen Reflektion solcher Anwendungen: KI darf zukünftig keinesfalls ohne menschliche Entscheidungsinstanz für die Beurteilung oder gar Notengebung einzelner Schüler:innen zum Einsatz kommen. Dies widerspricht für mich einem Digitalen Humanismus, dem gerade Bildung verpflichtet sein sollte. Auch hier ist es, wie eingangs erwähnt wichtig, zumindest ein grundlegendes Verständnis über die Funktionsweise von KI zu haben, sich von einer Vermenschlichung von KI zu distanzieren und auch darüber ins Gespräch zu kommen, welche Räume KI-frei bleiben sollten.

Was war Ihre überraschendste Erkenntnis beim Einsatz von KI in der Lehre? 

Meine ersten Begegnungen mit KI in der Lehre gestalteten sich durchaus differenziert – ganz im Sinne des Spannungsfeldes zwischen Schattenseiten und Nutzen: Den ersten Kontakt mit KI hatte ich 2023 bei der Durchsicht des Praktikumsberichts eines Studenten. Sein beigefügtes Material für den Geschichtsunterricht enthielt keine einzige historische Bildquelle, an denen Schüler:innen zur Französischen Revolution lernen sollten. Vielmehr hatte er offensichtlich viel Zeit investiert, um Bilder aus dem 18. Jahrhundert mit KI zu erstellen. Das war für mich ein „Weckruf“ – schließlich bedeutet ein solches Vorgehen quasi die Verbannung der Vergangenheit aus dem Geschichtsunterricht.
Als ich im folgenden Semester dann ein Seminar zu KI angeboten habe, waren wiederum für mich selbstverständliche Konzepte und Begriffe keineswegs allen Studierenden bekannt. Prompts, Token, Bias oder auch einzelne Anwendungen waren nur wenigen Studierenden vertraut. Gleichzeitig war es schön zu sehen, welche Aha-Momente man schafft, wenn man weg von problemorientierten Zugängen (Stichwort: Betrug bei Hausarbeiten) konkrete Beispiele aufzeigen kann, wie KI fachspezifische Zugänge beispielsweise zur Literaturrecherche oder Transkription von Quellen ermöglicht. 

Welchen Tipp würden Sie Kolleg:innen geben, die KI-gestützte Methoden in ihrer Lehre ausprobieren möchten?  

Grundsätzlich würde ich meinen Kolleg:innen angesichts der rasanten Entwicklung im Bereich KI raten, sich vom Druck zu befreien, jeden neuen Trend oder jede neuen Anwendung auf dem Schirm haben zu müssen. Oft handelt es sich um sogenanntes Versionswissen von eher geringer Halbwertzeit. Vielmehr geht es um grundsätzliches Konzeptwissen, also das Verstehen von KI. Davon ausgehend lassen sich tatsächlich fachspezifisch relevante Anwendungsszenarien ableiten. 

Es geht also vor allem darum, nach dem Fachwert statt dem Mehrwert von KI zu fragen – nicht alles, was möglich ist, macht auch für die jeweilige Disziplin Sinn. Vielleicht darf ich dazu ganz im Sinne meines Fachs mit einem leicht abgeänderten Zitat John F. Kennedys schließen: Frag nicht, was du für das Thema KI tun kannst – frag, was KI für dein Fach beziehungsweise deine Disziplin tun kann.